Ingénierie dirigée par les modèles d'un pilotage robuste de la prise en charge médicamenteuse

L’un des principaux défis des établissements hospitaliers aujourd’hui est de maitriser les risques liés aux erreurs médicamenteuses au cours de la Prise En Charge Médicamenteuse (PECM) du patient. Afin d’accompagner les professionnels de santé dans cette voie, il existe plusieurs méthodes de gestion des risques et une culture attenante. L’utilisation de certaines d’entre elles est recommandée par la Haute Autorité de Santé, nous citons la méthode ALARM (Association of Litigation And Risk Management). Son analyse par la théorie et par la pratique nous a permis de dresser un constat de ses limites. En effet, ni elle, ni les autres méthodes connues ne qualifie la dynamique du risque, pas plus que l’explication fine des contextes générateurs de ce dernier. Pour progresser vers une approche plus performante, nous préconisons l’emploi d’une approche de gestion intégrée des risques et des processus métier. Dans cette optique, notre recherche vise à améliorer la méthode BPRIM (Business Process-Risk management – Integrated Method) mise au point par les travaux de thèse de M. A Sienou. Cette amélioration consiste à : (1) enrichir le méta-modèle de BPRIM, le langage de modélisation et les diagrammes associés ; (2) intégrer des techniques de navigation pour assurer la cohérence entre ces diagrammes ; et (3) intégrer des algorithmes de vérification de modèles, d’analyse, d’évaluation et de cartographie des risques. Notre travail a donné naissance à un logiciel de modélisation, appelé AdoBPRIM, la mettant en oeuvre à partir de techniques d’ingénierie dirigée par les modèles et en suivant une méthode de développement agile. Pour montrer l’utilité et les apports de l’approche proposée, nous l’avons mise à l’épreuve sur un cas d’études réel avec des professionnels qualifiés dans un établissement de santé. Cette étude a permis de positionner notre cadre intitulé e-BPRIM par rapport à la pratique en cours sur des réunions de retour d’expériences faisant suite à des évènements indésirables. Et ainsi de vérifier le bien-fondé de l’application de notre approche et de mesurer la valeur de l’idée de recourir à un emploi plus intensif de modèles du système

Formal Specification, Implementation, and Evaluation of the AdoBPRIM Approach

Modeling is one of the fundamental aspects of Risk-aware Business Process Management. The conceptualization of new modeling approaches needs to integrate all abstraction layers of risk and business process concepts and requires a highly specialized knowledge in conceptual modeling foundations and formal specification of meta-models. This paper introduces a risk-aware business process modeling approach based on the BPRIM method. In order to comprehensively and unambiguously specify the proposed approach, we revert to the FDMM formalism. Furthermore, a corresponding software prototype called AdoBPRIM has been implemented using the ADOxx meta-modeling platform to assess the technical feasibility of the approach. The usability of the tool has been empirically evaluated and a healthcare process-based example is presented as a proof-of-concept. We show that the AdoBPRIM approach enables Risk-aware Business Process Management with an excellent usability. In summary, this paper constitutes a best-practice for formally specifying, technically implementing, and empirically evaluating modeling method conceptualizations

Model-Driven Engineering for the Robust Management of an Hospital Medication Use Process

L’un des principaux défis des établissements hospitaliers aujourd’hui est de maitriser les risques liés aux erreurs médicamenteuses au cours de la Prise En Charge Médicamenteuse (PECM) du patient. Afin d’accompagner les professionnels de santé dans cette voie, il existe plusieurs méthodes de gestion des risques et une culture attenante. L’utilisation de certaines d’entre elles est recommandée par la Haute Autorité de Santé, nous citons la méthode ALARM (Association of Litigation And Risk Management). Son analyse par la théorie et par la pratique nous a permis de dresser un constat de ses limites. En effet, ni elle, ni les autres méthodes connues ne qualifie la dynamique du risque, pas plus que l’explication fine des contextes générateurs de ce dernier. Pour progresser vers une approche plus performante, nous préconisons l’emploi d’une approche de gestion intégrée des risques et des processus métier. Dans cette optique, notre recherche vise à améliorer la méthode BPRIM (Business Process-Risk management – Integrated Method) mise au point par les travaux de thèse de M. A Sienou. Cette amélioration consiste à : (1) enrichir le méta-modèle de BPRIM, le langage de modélisation et les diagrammes associés ; (2) intégrer des techniques de navigation pour assurer la cohérence entre ces diagrammes ; et (3) intégrer des algorithmes de vérification de modèles, d’analyse, d’évaluation et de cartographie des risques. Notre travail a donné naissance à un logiciel de modélisation, appelé AdoBPRIM, la mettant en oeuvre à partir de techniques d’ingénierie dirigée par les modèles et en suivant une méthode de développement agile. Pour montrer l’utilité et les apports de l’approche proposée, nous l’avons mise à l’épreuve sur un cas d’études réel avec des professionnels qualifiés dans un établissement de santé. Cette étude a permis de positionner notre cadre intitulé e-BPRIM par rapport à la pratique en cours sur des réunions de retour d’expériences faisant suite à des évènements indésirables. Et ainsi de vérifier le bien-fondé de l’application de notre approche et de mesurer la valeur de l’idée de recourir à un emploi plus intensif de modèles du système.One of the main challenges in hospitals today is to control the risks related to medication errors during the Patient's Medication Use Process (MUP). In order to support healthcare professionals on this path, there are several risk management methods and an associated culture. The use of some of them is recommended by the French National Authority for Health, we mention the ALARM (Association of Litigation And Risk Management) method. Its analysis by theory and by practice has enabled us to draw up a statement of its limits. Indeed, neither it, nor the other known methods qualifies the dynamics of risk, any more than the detailed explanation of the contexts generating the latter. To progress towards a more efficient approach, we recommend the use of an integrated risk and business process management approach. In this perspective, our research aims to improve the BPRIM method (Business Process-Risk management - Integrated Method) proposed by the PHD thesis work of M. A Sienou. This improvement consists in: (1) enriching the BPRIM meta-model, the modeling language and the associated diagrams; (2) integrate navigation techniques to ensure consistency between these diagrams; and (3) integrate algorithms for model verification, analysis, evaluation and mapping of risks. Our work gave birth to a modeling tool, called AdoBPRIM, implementing it from model-driven engineering techniques and following an agile development method. To demonstrate the usefulness and the benefits of the proposed approach, we tested it on a real case study with qualified professionals in a healthcare establishment. This study allowed us to position our framework entitled e-BPRIM compared to the current practice on experience feedback meetings following adverse events. And thus to verify the validity of the application of our approach and to measure the value of the idea of resorting to a more intensive use of system models

Ingénierie dirigée par les modèles pour un pilotage robuste des processus de soins à l’hôpital

National audienceLes établissements de santé érigent la sécurité et la qualité des soins en enjeu stratégique. Cependant, atteindre ces buts passe par une faculté à réagir face aux risques sans perdre la maîtrise dans le pilotage du système pour maintenir la performance escomptée. Dans ce contexte, le secteur de la santé est toujours en quête de progrès sur ces thèmes. La mise en oeuvre d’une gestion des risques et des processus métier adaptée aux besoins des établissements hospitaliers est la motivation de l’étude décrite dans cet article. Nous avons exploré de telles pistes et, contribuant à ce domaine, le présent document explique la plus-value d’une méthode de gestion intégrée des risques et des processus métier de soins. Un cadre théorique vise d’abord à améliorer la maturité des organisations de santé en matière d ‘événements indésirables. Une étude sur un cas d’école illustre comment un outil adapté permet de passer à la pratique et de travailler au sein de ce cadre

Image Processing on Mobile Devices: An Overview

International audienceImage processing technology has grown significantly over the past decade. Its application on low-power mobile devices has been the interest of a wide research group related to newly emerging contexts such as augmented reality, visual search, object recognition, and so on. With the emergence of general-purpose computing on embedded GPUs and their programming models like OpenGL ES 2.0 and OpenCL, mobile processors are gaining a more parallel computing capability. Thereby, the adaptation of these advancements for accelerating mobile image processing algorithms has become actually an important topical issue. In this paper, our interest is based on reviewing recent challenging tasks related to mobile image processing using both serial and parallel computing approaches in several emerging application contexts

Vers une méthode de gestion intégrée risques-processus pour la sécurisation du circuit du médicament

Le congrès a pour titre "L'essor des systèmes connectés dans l'industrie et les services"International audienceRESUME : Devant la fréquence et l'ampleur des évènements indésirables médicamenteux, les établissements de santé ont tout intérêt à mettre en place une démarche de gestion des risques dans le but d'assurer la sécurité du patient et, en particulier, de diminuer le risque de survenue des Erreurs médicamenteuses (EMs) liées au processus complexe de la Prise En Charge Médicamenteuse (PECM) du patient. Afin de les accompagner dans leurs démarches, nous proposons d'utiliser une méthode de gestion intégrée des risques et des processus. La littérature suggère diverses approches pour représenter l'information liée au risque dans les modèles de processus métiers, répertoriés sous le paradigme « Risk-aware Business Process Management ». La diversité de ces méthodes rend difficile le choix du langage et la méthode la plus adaptée au besoin d'une gestion efficace. Dans ce papier, nous proposons d'étudier le potentiel de ce paradigme pour la sécurisation du processus de la PECM contre le risque de survenu d'EMs. MOTS-CLES : circuit du médicament, erreur médicamenteuse, gestion de processus, gestion de risque, ADOxx

Analyzing Hospital Sterilization Service Vulnerabilities Using a Risk-aware Business Process Modeling Method

Part 17: Digital Tools and Applications for Collaborative HealthcareInternational audienceHealthcare processes, such as sterilization, are extremely dynamic, complex, and multidisciplinary, making risk management in healthcare facilities particularly challenging. Risk-aware business process management is a new paradigm for better understanding such processes by identifying and evaluating the risks that go along with them. This paper focuses on analyzing the vulnerability of a hospital sterilization service through the use of a new framework, called e-BPRIM, which consists of the digitalization of the Business Process-risk management - Integrated Method (BPRIM). The e-BPRIM framework promotes and supports risk-aware process management with AdoBPRIM, a modeling environment using the ADOxx meta-modeling platform. The main e-BPRIM components will be introduced and then used to study the robustness of a given sterilization process taking into consideration several potential risks

Predicting Patient’s Waiting Times in Emergency Department: A Retrospective Study in the CHIC Hospital Since 2019

International audiencePredicting patient waiting times in public emergency department rooms (EDs) has relied on inaccurate rolling average or median estimators. This inefficiency negatively affects EDs resources and staff management and causes patient dissatisfaction and adverse outcomes. This paper proposes a data science-oriented method to analyze real retrospective data. Using different error metrics, we applied various Machine Learning (ML) and Deep learning (DL) techniques to predict patient waiting times, including RF, Lasso, Huber regressor, SVR, and DNN. We examined data on 88,166 patients’ arrivals at the ED of the Intercommunal Hospital Center of Castres-Mazamet (CHIC). The results show that the DNN algorithm has the best predictive capability among other models. By precise and real-time prediction of patient waiting times, EDs can optimize their activities and improve the quality of services offered to patients